--- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [The MIT AI Risk Repository](https://airisk.mit.edu/)【MIT】(2026年02月11日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - MIT AIリスクイニシアチブは、AIリスクに関する包括的なライブデータベースを構築しました。 - **AIリスクリポジトリ**は3つの主要部分から構成されます： - **AIリスクデータベース**: 74の既存フレームワークから抽出された1700以上のリスクを収集。 - **AIリスクの因果分類**: リスクが「どのように、いつ、なぜ」発生するかを分類（実在物、意図、タイミング）。 - **AIリスクのドメイン分類**: リスクを7つのドメインと24のサブドメインに分類（例：差別と有害性、プライバシーとセキュリティ、誤情報）。 - このリポジトリは、AIの脅威の概要を提供し、研究者、開発者、政策立案者などに共通の基準とリソースを提供します。 - データベースはGoogle SheetsまたはOneDriveで利用でき、因果分類とドメイン分類でフィルタリング可能です。 - リポジトリは、体系的な検索戦略と専門家協議により65のAIリスクフレームワークから構築されました。 - 主な制限として、特定された65の文書に限定されていること、新興リスクの欠落の可能性、主観的バイアスなどが挙げられます。 - これは、AIリスクフレームワークとタクソノミーを包括的にレビューし、そのデータを公開する初の試みです。 - 引用方法として、プレプリント論文「The AI Risk Repository: A Comprehensive Meta-Review, Database, and Taxonomy of Risks from Artificial Intelligence」が提示されています。 > [!NOTE] 要約おわり --- ## AI リスク リポジトリとは何ですか? AI リスク リポジトリには 3 つの部分があります。 - AI **リスクデータベースは、** 74の既存のAIリスクのフレームワークと分類から抽出された1700以上のリスクを収集しています。 - **AIリスクの因果分類は、** これら のリスクがどのように、いつ、なぜ発生するかを分類します。 - **AI** **リスク** のドメイン分類では 、これらのリスクを7つのドメインと24のサブドメイン（例：「虚偽または誤解を招く情報」）に分類しています。 このリポジトリは、AI エコシステム全体でベスト プラクティスの AI リスク管理の認識と採用を高めることを目的とした MIT AI リスク イニシアチブの一部です。 ## リポジトリはどのように使用すればよいですか? AI リスク リポジトリは以下を提供します。 - AIの脅威に関する分かりやすい概要 - 新たなリスクや研究に関する定期的に更新される情報源 - 研究者、開発者、企業、評価者、監査人、政策立案者、規制当局のための共通の基準 - 研究、カリキュラム、監査、政策の開発に役立つリソース - 関連するリスクと研究を見つける簡単な方法 ## AIリスクデータベース AI リスク データベースは、各リスクをソース情報 (論文タイトル、著者)、裏付けとなる証拠 (引用、ページ番号)、および原因とドメインの分類にリンクします。 以下の埋め込みでデータベースの **プレビュー バージョン** を試したり、 **完全なデータベースを** [**Google Sheets**](https://docs.google.com/spreadsheets/d/15LeHcpeuZC9txkvcaMoh3sUhkMvdMMry69xxXL46DT0/copy) または [**OneDrive**](https://mitprod-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/pslat_mit_edu/EXEfhahe8YtDk9b50dAfGAsBwjWiCJC0Y3cW9sV0k3fARA?e=Mok9XH) にコピーしたりすることができます 。 データベースの概要とその使用方法については、YouTube の [**説明ビデオ**](https://www.youtube.com/watch?v=fCj-wJz6VCY) をご覧ください。 ## AIリスクの因果分類 ## AIリスクのドメイン分類 AI リスクのドメイン分類では、AI によるリスクを 7 つのドメインと 24 のサブドメインに分類します。 - [**ドメイン分類を**](https://docs.google.com/presentation/d/1wxg-hZAjGvFHcsfnEp1KAJJo5xvf98MB2v50B5URXZM/edit#slide=id.g325f13b19c4_0_0) 1ページで - タクソノミーの構築方法とAIのリスクについて明らかになったことの詳細については、 [**当社の調査レポートをご覧ください。**](https://arxiv.org/pdf/2408.12622) - 下のインタラクティブな図で **分類法を調べてみましょう** データベースでドメインごとにリスクを分類する方法を簡単にご紹介します。ドメイン／サブドメイン名（例：「詐欺」）を検索すると、そのドメインに分類されたすべてのリスクが表示されます。より詳細なフィルタリングやデータの無料ダウンロードについては、 [データベース全体をご覧ください](https://docs.google.com/spreadsheets/d/15LeHcpeuZC9txkvcaMoh3sUhkMvdMMry69xxXL46DT0/copy) 。 ## AIリスクリポジトリの使い方 - 当社の **データベース** は自由に [**コピー**](https://docs.google.com/spreadsheets/d/15LeHcpeuZC9txkvcaMoh3sUhkMvdMMry69xxXL46DT0/copy) して使用できます - **因果分類** と ドメイン **分類を** *別々に* 使用して、このデータベースをフィルタリングし、 *展開前* または *展開後に発生するリスクや* *誤情報* に関連する リスクなど、特定のリスクを特定することができます。 - **因果分類** と ドメイン **分類を** 併用することで、各因果要因（すなわち、実体、意図、タイミング）が各リスクドメインとどのように関連しているかを理解できます *。* *例えば* 、 *差別* と *毒性* における 意図的および非意図的な変動を特定する *こと* *が* でき *ます* 。 - **フィードバック** や不足しているリソース、リスクの提案は、 [**こちらまで**](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSde5Uw11whkofXOx7km7fnpr3JC4NhxpSuGnb9D_Plz-0lq5g/viewform?usp=send_form) 、またはメール airisk\[at\]mit.edu までお送りください。 以下に、主要な対象者向けのユースケースの例を示します。 学者はこのツールをどのように活用するか 業界がこのツールをどのように活用するか ## よくある質問 Google アカウントなしでデータベースにアクセスするにはどうすればよいですか? AI リスク リポジトリはどのように作成したのですか? どのような既存のフレームワークとドキュメントを含めましたか? リスクやリソースが不足していると思われる場合はどうすればよいでしょうか? 現在の AI リスク リポジトリの制限は何ですか? なぜ 2 つの分類法があるのですか? これはユニークですか? AI リスク リポジトリを引用するにはどうすればよいですか? ## チーム ## 卒業生 ## 謝辞 フィードバックと有益な情報: Anka Reuel、Michael Aird、Greg Sadler、Matthjis Maas、Shahar Avin、Taniel Yusef、Elizabeth Cooper、Dane Sherburn、Noemi Dreksler、Uma Kalkar、CSER、GovAI、Nathan Sherburn、Andrew Lucas、Jacinto Estima、Kevin Klyman、Bernd W. Wirtz、Andrew Critch、Lambert Hogenhout、Zhexin Zhang、Ian Eisenberg、Stuart Russell、 [Samuel Salzer](https://www.samuelsalzer.com/) 。 原文 この翻訳を評価してください いただいたフィードバックは Google 翻訳の改善に役立てさせていただきます